[发明专利]云端装置、终端装置及影像分类方法

说明书

本发明提供一种终端装置，用于对影像进行分类，终端装置与云端装置进行通信。终端装置包括处理器，适于实现各指令；及存储设备，存储设备中存储有一影像分类模型，影像分类模型包括第一部分的运算与第二部分的运算，存储设备还适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行以下步骤：读取一待分类的影像；将影像分类的指令发送至云端装置；当指令包括影像时，接收云端装置发出的中间运算结果；执行第二部分的运算，得到影像的分类结果；当指令包括中间运算结果时，在指令发送后，接收云端装置发出的影像的分类结果。本发明还提出一种云端装置及影像分类方法。

技术领域

本发明涉及影像分类领域，尤其涉及一种用于影像分类的云端装置、终端装置及影像分类方法。

背景技术

近年来随着深度学习技术的发展，深度学习方法在影像识别、分类、分割等方面取得了巨大突破。深度学习的动作分为训练(training)与推论(inference)。训练为使用大量数据来对AI模型做训练，训练后得到可用AI模型。推论为将未知的数据输入AI模型以得到判断结果。

目前，通常将AI模型放在云端(cloud)装置上，客户端(client)将影像上传至云端装置，云端装置通过AI模型得到该影像的分类结果，再将分类结果回传给客户端。然而，在这种方法中云端装置需要负担全部的运算工作，当多个客户端同时请求云端装置进行运算时，影像分类的效率将受到影像。

发明内容

有鉴于此，有必要提出一种云端装置、终端装置及影像分类方法，以解决上述问题。

本发明的第一方面提出一种终端装置，用于对影像进行分类，所述终端装置包括通信单元，所述终端装置通过所述通信单元与云端装置进行通信，所述终端装置包括：处理器，适于实现各指令；及存储设备，所述存储设备中存储有一影像分类模型，所述影像分类模型包括第一部分的运算与第二部分的运算，所述存储设备还适于存储多条指令，所述指令适于由所述处理器加载并执行以下步骤：读取一待分类的影像；将影像分类的指令发送至所述云端装置，所述指令包括所述影像或一中间运算结果；当所述指令包括所述影像时，接收所述云端装置发出的执行第一部分的运算后得到的中间运算结果；执行第二部分的运算，得到所述影像的分类结果；当所述指令包括所述中间运算结果时，所述步骤还包括：在所述指令发送后，接收所述云端装置发出的执行第二部分的运算后得到的影像的分类结果。

本发明的第二方面提出一种云端装置，用于对影像进行分类，所述云端装置包括通信单元，所述云端装置通过所述通信单元与终端装置进行通信，所述云端装置包括：处理器，适于实现各指令；及存储设备，所述存储设备中存储有一影像分类模型，所述影像分类模型包括第一部分的运算与第二部分的运算，所述存储设备还适于存储多条指令，所述指令适于由所述处理器加载并执行以下步骤：接收所述终端装置发出的影像分类的指令；判断所述指令是否包括执行所述第一部分的运算得到的中间运算结果；当判断所述指令包括所述中间运算结果时，执行所述第二部分的运算，得到影像的分类结果；将所述影像的分类结果发送至所述终端装置；当判断所述指令不包括所述中间运算结果时，执行所述第一部分的运算，得到中间运算结果；将所述中间运算结果发送至所述终端装置。

本发明的第三方面提出一种影像分类方法，应用于终端装置与云端装置中，所述终端装置与所述云端装置中分别存储有一影像分类模型，所述影像分类模型包括第一部分的运算与第二部分的运算，所述影像分类方法包括以下步骤：所述终端装置读取一待分类的影像；所述终端装置将影像分类的指令发送至所述云端装置；所述云端装置判断所述指令中是否包括执行所述第一部分的运算得到的中间运算结果；当所述云端装置判断所述指令中包括所述中间运算结果时，所述云端装置执行所述第二部分的运算，得到影像的分类结果，并将所述影像的分类结果发送至终端装置；当所述云端装置判断所述指令中不包括所述中间运算结果时，所述云端装置执行所述第一部分的运算，得到中间运算结果，并将所述中间运算结果发送至终端装置；所述终端装置执行所述第二部分的运算，得到所述影像的分类结果。